春節紅包大戰升級爲AI入口爭奪戰，各大公司通過高薪招聘AI人才，如阿里通義千問爲算法工程師開出天價年薪，展現大模型時代對核心技術的激烈競爭。
面壁智能發佈首款AI端側開發板“松果派”，基於NVIDIA Jetson模組，集成麥克風、攝像頭等多模態接口，適配自研MiniCPM系列模型，旨在讓開發者便捷構建智能硬件。
美團LongCat團隊發佈新模型LongCat-Flash-Lite，採用“嵌入擴展”新範式，突破傳統MoE架構瓶頸。研究表明，擴展嵌入層比單純增加專家數量能獲得更優的帕累託前沿，有效解決了邊際收益遞減和通信開銷高的問題。
ZenMux平臺將Claude Opus4.6模型加入免費套餐，並提供兩週限免體驗，引發AI圈關注。該模型性能顯著提升，支持高容量上下文處理，被視爲行業重要福利。
整合多AI模型的一體化平臺，單訂閱解鎖多模型，快速靈活
用多AI模型生成圖像、編輯照片、由圖像創建視頻，結果快速高質。
Caimera利用AI生成時尚、電商和廣告模型，提升視覺效果促進銷售。
NewYouGo是免費AI圖像與視頻生成平臺，用先進模型秒速創建高質量視覺內容。
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Z-Image（造相）是一個擁有60億參數的高效圖像生成基礎模型，專門解決圖像生成領域的效率和質量問題。其蒸餾版本Z-Image-Turbo僅需8次函數評估就能達到或超越領先競品，在企業級H800 GPU上可實現亞秒級推理延遲，並能在16G VRAM的消費級設備上運行。
T5B
Z-Image-Turbo 是經過 FP8 E5M2 和 E4M3FN 格式量化的圖像處理模型，基於原始 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 模型優化，在保持性能的同時顯著減少模型大小和推理資源需求。
Shawon16
這是一個基於VideoMAE-base架構微調的視頻理解模型，專門針對手語識別任務進行優化。模型在WLASL數據集上訓練了200個epoch，採用TimeSformer架構處理視頻序列。
這是一個基於VideoMAE-base架構微調的視頻理解模型，專門針對手語識別任務進行優化。模型在WLASL100數據集上訓練了200個epoch，具備視頻動作識別能力。
PrimeIntellect
INTELLECT-3是一個擁有1060億參數的混合專家（MoE）模型，通過大規模強化學習訓練而成。在數學、編碼和推理基準測試中展現出卓越性能，模型、訓練框架和環境均以寬鬆許可協議開源。
SerialKicked
這是Qwen3-VL-32B-Thinking-heretic的量化版本，採用新的消融方法進行量化，相比傳統方法對基礎模型的損害更小。提供多種量化精度版本，適合在24GB顯存設備上運行，支持圖文轉文本任務。
RinggAI
這是一個專為通話記錄分析打造的混合語言AI模型，能夠處理印地語、英語和混合印地英語的通話轉錄內容。模型基於Qwen2.5-1.5B-Instruct進行微調，具備強大的多語言理解和信息提取能力。
這是一個基於VideoMAE-base架構在未知數據集上微調的視頻理解模型，專門用於手語識別任務。模型在20個訓練週期後達到了18.64%的準確率。
city96
FLUX.2-dev是由black-forest-labs開發的圖像生成和編輯模型，已轉換為GGUF格式，專為圖像生成任務優化，採用擴散模型架構，支持在ComfyUI框架中使用。
gguf-org
flux2-dev-gguf 是一個基於 FLUX.2-dev 的圖像到圖像轉換模型，專門用於根據文本提示生成特定風格的圖像。該模型支持在 ComfyUI 環境中運行，能夠將文本描述轉換為風格化的視覺內容。
Clemylia
皮卡丘語言模型是Clemylia發起的一項獨特的實驗性語言項目，完全從零開始訓練，僅基於'皮卡丘'的聲音語料庫，展示了小型語言模型創造原生語言身份的能力。
silveroxides
基於 black-forest-labs/FLUX.2-dev 的優化版本圖像生成模型，支持圖像到圖像的生成和編輯任務，採用 fp8_scaled 量化技術提升推理速度，特別適合在低顯存 GPU 上使用。
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這是一個基於LoRA技術的文本到圖像轉換模型，專門用於生成具有法國印象派畫家貝爾特·莫里索藝術風格的圖像。該模型在FLUX.2-dev基礎模型上訓練，能夠將普通圖像或文本描述轉換為莫里索風格的畫作。
Tongyi-MAI
Z-Image是一款功能強大且高效的圖像生成模型，擁有60億參數。它能有效解決圖像生成領域在效率、質量和功能多樣性方面的問題，為用戶提供高質量的圖像生成和編輯服務。
TomoroAI
TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4b是一款先進的ColPali風格多模態嵌入模型，能夠將文本查詢、視覺文檔（如圖像、PDF）或短視頻映射為對齊的多向量嵌入。該模型結合了Qwen3-VL-4B-Instruct和Qwen3-Embedding-4B的優勢，在ViDoRe基準測試中表現出色，同時顯著減少了嵌入佔用空間。
optimum-internal-testing
這是一個Hugging Face Hub上的🤗 Transformers模型，具體信息待補充。模型卡片為自動生成，需要模型發佈者提供更多詳細信息。
Gjm1234
Wan2.2是基礎視頻模型的重大升級版本，專注於將有效MoE架構、高效訓練策略和多模態融合等創新技術融入視頻擴散模型，為視頻生成領域帶來更強大、更高效的解決方案。
這是一個基於VideoMAE架構的視頻理解模型，在Kinetics數據集預訓練的基礎上進行了微調，專門用於手語識別任務。模型在評估集上表現有待提升，準確率為0.0010。
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這是微軟Fara-7B模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技術進行優化。該模型支持多種量化級別，從高精度的bf16到極低精度的IQ2_M，滿足不同硬件配置和性能需求。
Trilogix1
Fara-7B是微軟專門為計算機使用場景設計的高效小型語言模型，參數僅70億，在網頁操作等高級用戶任務中表現出色，能與更大型的代理系統競爭。
MCP-Framework是一個基於TypeScript的框架，用於優雅地構建模型上下文協議(MCP)服務器。它提供開箱即用的架構，支持自動目錄發現工具、資源和提示，具有多種傳輸方式和類型安全特性。
該項目為Notion API實現了一個MCP服務器，允許通過模型上下文協議訪問和操作Notion內容，支持搜索、評論、添加頁面等功能。
虛幻引擎模型上下文協議(MCP)集成的文檔，幫助理解、設置和使用MCP系統。
一個MCP服務器，將AI模型與WinDbg/CDB集成，用於分析Windows崩潰轉儲文件和進行遠程調試，支持自然語言交互執行調試命令。
Klavis AI是一個開源項目，提供在Slack、Discord和Web平臺上簡單易用的MCP（模型上下文協議）服務，包括報告生成、YouTube工具、文檔轉換等多種功能，支持非技術用戶和開發者使用AI工作流。
MCP Go 是一個 Go 語言實現的模型上下文協議（MCP）服務端框架，用於連接 LLM 應用與外部數據源和工具。它提供了資源管理、工具調用、提示模板等核心功能，支持會話管理和中間件擴展。
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器，提供豐富的網頁抓取、搜索和內容提取功能。
PG-MCP是一個為PostgreSQL數據庫設計的模型上下文協議服務器，提供AI代理發現、連接、查詢和理解數據庫的API，支持多數據庫連接、豐富的目錄信息和查詢解釋功能。
HiveChat是一個專為中小團隊設計的AI聊天應用，支持多種大模型服務商，提供分組管理、Token限額、第三方登錄等功能。
Genkit是一個用於構建AI驅動應用的開源框架，提供Node.js和Go庫，支持多種AI模型和向量數據庫集成，包含開發工具和插件生態系統。
UnityMCP是一個Unity編輯器插件，實現模型上下文協議(MCP)，提供Unity與AI助手的無縫集成，包括即時狀態監控、遠程命令執行和日誌功能。
Zen MCP是一個多模型AI協作開發服務器，為Claude和Gemini CLI等AI編碼助手提供增強的工作流工具和跨模型上下文管理。它支持多種AI模型的無縫協作，實現代碼審查、調試、重構等開發任務，並能保持對話上下文在不同工作流間的延續。
OpenDia是一款開源瀏覽器擴展工具，允許AI模型直接控制用戶瀏覽器，利用現有登錄狀態、書籤等數據進行自動化操作，支持多種瀏覽器和AI模型，注重隱私保護。
微軟官方MCP服務器集合，提供Azure、GitHub、Microsoft 365、Fabric等多種服務的AI助手集成工具，支持本地和遠程部署，幫助開發者通過標準化協議連接AI模型與各類數據源和工具。
Supabase MCP Server是一個連接Supabase項目與AI助手的工具，通過Model Context Protocol（MCP）標準化大型語言模型（LLMs）與外部服務的交互，實現數據庫管理、配置獲取和數據查詢等功能。
FastAPI-MCP是一個將FastAPI端點作為模型上下文協議(MCP)工具暴露的庫，內置認證功能，支持靈活部署和ASGI傳輸。
MCP Atlassian是一個為Atlassian產品（Confluence和Jira）設計的模型上下文協議服務器，支持雲端和本地部署，提供AI助手集成功能。
Awesome-MCP-ZH 是一個專為中文用戶打造的 MCP（模型上下文協議）資源合集，包含 MCP 的基礎介紹、玩法、客戶端、服務器和社區資源，幫助用戶快速上手 MCP。
Claude Context是一個MCP插件，通過語義代碼搜索為AI編程助手提供整個代碼庫的深度上下文，支持多種嵌入模型和向量數據庫，實現高效代碼檢索。
為Nuxt/Vite應用提供MCP服務器支持，幫助模型更好地理解應用結構。
Transformers其他%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
